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社区首页 >专栏 >你听说过 DeepLearning4J吗 · 属于我们Java Coder深度学习框架

你听说过 DeepLearning4J吗 · 属于我们Java Coder深度学习框架

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不惑
发布2025-01-16 08:39:56
发布2025-01-16 08:39:56
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概述
DeepLearning4J(DL4J)是一个开源的深度学习库,专为Java和Scala语言设计,提供了强大的功能来构建、训练和部署深度神经网络。它支持多种机器学习算法,并能够与大数据框架(如Hadoop和Spark)进行集成,适用于图像识别、时间序列分析、自然语言处理等任务。
文章被收录于专栏:从0开始学Go从0开始学Go

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • DeepLearning4J是什么?
  • DL4J的特点
  • 为什么选择DeepLearning4J ?
  • DL4J 生态系统的组件
  • 环境配置与安装
  • 基础概念:神经网络与层
  • 编写第一个神经网络模型
    • 1. 引入相关的DeepLearning4J和ND4J类库
    • 2. 加载MNIST数据集
    • 3. 创建神经网络模型
    • 4. 训练模型
    • 5. 评估模型性能
    • 6. 输出评估结果
    • 7. 保存模型
    • 8. 加载已保存的模型
    • 9. 验证加载后的模型
    • 10. 输出恢复模型的评估结果
    • 11. 创建神经网络模型
  • 实践验证
    • 运行步骤
    • 代码注释说明
    • 运行结果
    • 评估结果分析
  • 混淆矩阵(Confusion Matrix)
    • 混淆矩阵的结构
    • MNIST 混淆矩阵
    • 如何理解混淆矩阵
    • 混淆矩阵与评价指标
    • 混淆矩阵的意义
    • 结构说明
      • 分析
        • 第1行(实际类别为0)
        • 第2行(实际类别为1)
      • 规律说明
    • 混淆矩阵帮助我们:
  • 改进模型的建议
    • 代码改进
      • 增加层数
      • 添加Dropout层
      • 更换优化器
  • 总结与后续学习
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